AI 팩토리 500개 구축, 나도 혜택받는다! 제조업 경쟁력 강화, 이제 시작!

내년부터 정부가 인공지능(AI) 분야에 대한 강력한 의지를 바탕으로 AI 팩토리 구축 등 제조업 경쟁력 강화에 약 1조 1000억 원 규모의 예산을 투입한다. 이는 AI 3강 진입을 위한 전체 예산 10조 1000억 원의 일부로, AI 팩토리 선도 프로젝트, 피지컬 AI 개발, 휴머노이드 개발, 온 디바이스 AI 개발 등을 포함한다. 이러한 정책은 대한민국의 미래 성장 전략의 핵심으로, 산업 전반에 AI 기술을 접목하여 경쟁력을 높이려는 정부의 강력한 의지를 보여준다.

특히, 2030년까지 500개 이상의 AI 팩토리 구축을 목표로 하고 있으며, 이는 단순히 숫자에 집착하기보다 규모와 제조업 종류에 따른 성공적인 참조 모델을 만드는 것이 중요하다. 과거 제너럴 일렉트릭(GE)이 프레딕스 플랫폼 구축에 실패했던 사례를 잊지 않고, 대상 고객의 기대를 제대로 이해하는 현장 중심의 접근이 필수적이다.

피지컬 AI 분야 역시 새로운 기회와 동시에 도전 과제를 안고 있다. 피지컬 AI 학습을 위해서는 기존 AI와는 다른, 인과 관계 및 추론 메타데이터, 다양한 맥락과 비정형적 상황 데이터, 시공간적 일관성 및 멀티모달 통합, 상호작용 및 에이전트 행동 데이터 등 특화된 데이터 구성이 필요하다. 엔비디아의 옴니버스와 코스모스와 같은 플랫폼의 역할을 참고하여, 자체 개발 또는 기술 도입에 대한 신중한 의사 결정이 요구된다. 국내 디지털 트윈 과제의 경쟁력을 냉철하게 재평가하고 교훈을 얻는 것이 중요하다.

산업 인프라인 산업단지를 기반으로 AI를 활용한 고도화 과제를 명확히 정의하고, 팔란티어의 온톨로지 모델과 같은 복합적 솔루션 검토도 함께 이루어져야 한다. 이를 통해 제조업 경쟁력 강화와 더불어 산업 특화 중소기업 및 스타트업 생태계 구축이라는 두 마리 토끼를 잡을 수 있을 것이다. 기업과 AI 전문기업 간의 라운드테이블을 통해 문제 공유와 협업 방안을 모색하고, 우수 사례를 적극적으로 공유해야 한다. 정부는 산업 AI 허브와 같은 공간을 조성하여 모범 사례, 기술 솔루션, 데이터를 개방하고, 누구나 AI 전환 정보를 자유롭게 얻을 수 있도록 지원해야 한다.

산업 AX는 어느 나라에서도 아직 본 궤도에 오르지 못한 영역으로, 각 나라의 제조 현장과 문화, 업무 방식에 맞춰 적용 가능한 모델이나 방법론을 찾아야 한다. 팔란티어처럼 본사 엔지니어가 현장에 직접 투입되어 고객과 함께 문제를 정의하고, 효과 분석 및 데이터 확보 방안을 협의하는 방식이 중요하다. 산업 AX는 멋진 AI 엔지니어의 개발이 아닌, 현장 엔지니어 및 전문가와의 협업을 통해 성과를 창출하는 과제이다. 이러한 문화적 간극과 소통 문제를 해결하는 것이 국가 과제 성공의 핵심 출발점이다.

산업 AX는 대한민국의 경쟁력 기반을 다시 세우는 중요한 과제이므로, 반드시 성공 사례를 만들고 끊임없는 피드백, 평가, 개선이 민첩하게 이루어져야 한다. 정책 역시 이러한 기민성을 살리는 방향으로 추진되어야 한다.